羅學剛 任占勇 武月琴 王 欣
(中航工業(yè)綜合技術(shù)研究所,北京 100028)
目前在航空裝備的可靠性鑒定試驗中,一般采用GJB 899A-2009《可靠性鑒定和驗收試驗》的試驗統(tǒng)計方案和可靠性參數(shù)評估方法。試驗中獲得的數(shù)據(jù)經(jīng)常是各種截尾數(shù)據(jù)。在定時截尾試驗中,如果失效(或故障)數(shù)大于零,對由這種試驗方式獲得的數(shù)據(jù)(稱為有失效數(shù)據(jù))進行可靠性研究,己有相對比較成熟的方法。但由于科學技術(shù)的進步,高可靠性產(chǎn)品迅速發(fā)展,在定時截尾試驗中獲得的數(shù)據(jù)有時是“無失效數(shù)據(jù)”,即在規(guī)定的試驗時間內(nèi)沒有產(chǎn)品失效。
對于有失效數(shù)據(jù)的情形,GJB 899A-2009給出了可靠性參數(shù)的評估方法。在無失效數(shù)據(jù)情形下,如何對產(chǎn)品進行可靠性統(tǒng)計分析,對于建立在失效數(shù)據(jù)分析基礎上的可靠性理論來說,是一個有一定難度的問題。尋找在無失效數(shù)據(jù)條件下進行科學、有效的可靠性分析方法,現(xiàn)已成為可靠性研究中一個新的而又十分重要的領(lǐng)域。本文對故障前工作時間服從指數(shù)分布的產(chǎn)品,介紹了目前最優(yōu)置信限法、卡方分布的分位點法、修正似然函數(shù)法、配分布曲線法、參數(shù)的綜合估計法等無失效數(shù)據(jù)情形下的可靠性評估方法,對上述方法的特點及工程適用性進行了分析,證明了最優(yōu)置信限法與卡方分布的分位點法結(jié)果的一致性。
設產(chǎn)品的壽命服從指數(shù)分布,其密度函數(shù)為:
λ為產(chǎn)品的失效率。
設對故障前工作時間服從指數(shù)分布的產(chǎn)品進行了m次定時截尾試驗,截尾時間分別為ti,i=1,2,…,m,且在ti處有ni個產(chǎn)品進行定時截尾試驗,所有樣品無一失效,獲得的無失效數(shù)據(jù)為(ti,ni),i=1,2,…,m。下面分別用不同的方法評估產(chǎn)品的可靠性。
根據(jù)產(chǎn)品的無失效數(shù)據(jù)為(ti,ni),i=1,2,…,m,最優(yōu)置信限法給出的產(chǎn)品的平均故障間隔時間(MTBF)在置信水平為1–α時的置信下限為:
陳家鼎等首先對ni=1的情形得到上述的結(jié)果[1],i=1,2,…,m。韓明在指數(shù)分布情形方面推廣了陳家鼎等的無失效數(shù)據(jù)情形下可靠性參數(shù)的最優(yōu)置信限法[2],研究了在定時截尾試驗中,在各截尾時刻試驗樣品數(shù)分別為ni的情況,并得到公式(1)。若令,則公式(1)可寫為:
戴樹森在定時截尾試驗總試驗時間為T,失效次數(shù)為零時給出了MTBF在置信水平為1–α時的置信下限為[3]:
王玲玲等提出了無失效數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析方法──修正似然函數(shù)法[4]。根據(jù)修正似然函數(shù),得到了產(chǎn)品MTBF的修正極大似然估計為:
其中α=0.7,0.6,0.5,這3個值得到的MTBF的修正極大似然估計,α越小得到的結(jié)果越保守。
配分布曲線法,其基本思想是:先估計失效概率,然后用最小二乘法給出分布參數(shù)的估計,最后給出可靠度的估計。其具體步驟如下:
1)在截尾時間ti處(i=1,2,…,m)獲得失效概率的估計,其中T為產(chǎn)品的壽命;
2)通過諸點(ti,)(i=1,2,…,m)配一條分布曲線,這相當于在分布曲線族中選一條曲線最靠近諸點(ti,),這里靠近的標準選用最小二乘的標準;
3)由確定下來的分布曲線求得可靠性參數(shù)的估計。
利用產(chǎn)品的無失效數(shù)據(jù)為(ti,ni),i=1,2,…,m 得到失效率的最小二乘估計為:
上面給出了5種常用的在無失效數(shù)據(jù)情形下產(chǎn)品可靠性的評估方法,如何評價一種評估方法的好壞是一個新的問題。下面對這些評估方法進行分析與比較,配分布曲線法適用于截尾次數(shù)較多的情況;可靠性參數(shù)的綜合估計法要用到Bayes方法,先驗分布的選擇直接影響評估結(jié)果;修正似然函數(shù)法得到是可靠性參數(shù)的點估計,其實就是產(chǎn)品平均故障間隔時間的置信度為0.7(0.6或0.5)時的置信下限。當兩種方法給出的是同一置信度下可靠性參數(shù)的下限估計時,則下限越大越好。為了比較最優(yōu)置信限法及卡方分布的分位點法,我們首先證明下述引理。
證明:服從自由度為n的χ2分布的隨機變量的密度函數(shù)為,即此隨機變量的分布函數(shù)為形狀參數(shù)為n/2,尺度參數(shù)為1/2的gamma分布,因此隨機變量的密度函數(shù)為:
當n=2時,可以得到服從自由度為2的χ2分布的隨機變量的密度函數(shù)為:
根據(jù)分位數(shù)的定義有:
即
化簡得:
即
兩邊取對數(shù)得:
根據(jù)引理可得
因此可知根據(jù)最優(yōu)置信限法與根據(jù)卡方分布的分位點法得到的產(chǎn)品MTBF的置信下限是相同的。
在美國國防部指令性文件DoD 3235.1-H《系統(tǒng)可靠性、可用性和維修性試驗和評估入門》中給出了在失效次數(shù)r≠0時,產(chǎn)品的MTBF在置信水平為1–α時的置信下限為:
[1] 陳家鼎,孫萬龍,李補喜. 關(guān)于無失效數(shù)據(jù)情形下的置信限[J].應用數(shù)學學報. 1995,18(1): 90-100.
[2] 韓明.無失效數(shù)據(jù)情形可靠性參數(shù)的置信限[J].工程數(shù)學學報. 2004,21(2):245-249.
[3] 戴樹森.關(guān)于壽命試驗的某些統(tǒng)計分析[J].數(shù)學的實踐與認識. 1982,3:47-60.
[4] 王玲玲,王炳興.無失效數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析一修正似然函數(shù)方法[J].數(shù)理統(tǒng)計與應用概率. 1996,11(1):64-70.
[5] 韓明.無失效數(shù)據(jù)可靠性參數(shù)的綜合估計[J].數(shù)學理論與應用. 2000, 20(3):36-44.